| تعداد نشریات | 22 |
| تعداد شمارهها | 354 |
| تعداد مقالات | 3,735 |
| تعداد مشاهده مقاله | 4,939,405 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,311,919 |
ارزیابی سختی آب زیرزمینی دشت خرم آباد با استفاده از مدلهای هیبریدی مبتنی بر الگوریتم های فراابتکاری | ||
| آبخوان و قنات | ||
| دوره 5، شماره 1 - شماره پیاپی 8، آذر 1403، صفحه 125-138 اصل مقاله (967.67 K) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22077/jaaq.2025.8579.1083 | ||
| نویسندگان | ||
| حمیدرضا باباعلی1؛ ابراهیم نوحانی2؛ رضا دهقانی* 3 | ||
| 1دانشیار، گروه مهندسی عمران، دانشگاه آزاد اسلامی واحد خرم آباد، خرم آباد، ایران | ||
| 2استادیارگروه عمران، مرکز تحقیقات مواد و انرژی، واحد دزفول، دانشگاه آزاد اسلامی، دزفول، ایران. | ||
| 3دکتری علوم و مهندسی آب، بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان لرستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، خرم آباد، ایران. | ||
| چکیده | ||
| در این پژوهش از مدل هیریدی رگرسیون بردار پشتیبان با الگوریتم های بهینه سازی موجک، کرم شب تاب و گرگ خاکستری به منظور برآورد میزان سختی آب زیرزمینی چاه ناصروند واقع در دشت خرم آباد استان لرستان استفاده شد. جهت مدلسازی از دادههای کیفی چاه موجود شامل پارامتر هیدروژن کربنات (HCO3)، کلرید (Cl)، سولفات (So4)، منیزیم(mg)، کلسیم(ca) و سختی آب (TH) همگی بر حسب ppm در مقیاس زمانی ماهانه در طی سال آبی (1402-1382) بعنوان ورودی و میزان سختی آب زیرزمینی به عنوان خروجی مدل انتخاب گردید. به منظور ارزیابی عملکرد مدلها از معیارهای ارزیابی ضریب همبستگی، ریشه میانگین مربعات خطا، میانگین قدر مطلق خطا و ضریب نش ساتکلیف استفاده شد. همچنین جهت تحلیل نتایج مدلها از نمودار سری زمانی و باکس پلات و تیلور استفاده شد. نتایج نشان داد سناریو های ترکیبی در مدلهای مورد بررسی باعث بهبود عملکرد مدل می شود. مقایسه نتایج نشان داد مدل رگرسیون بردار پشتیبان – موجک عملکرد بهتری نسبت به مدل رگرسیون بردار پشتیبان-گرگ خاکستری در مدلسازی دارد، بگونه ای که مدل رگرسیون بردار پشتیبان – موجک با ضریب همبستگی 0/917، کمترین ریشه میانگین مربعات (ppm) 0/190، کمترین میانگین قدر مطلق خطا (ppm) 0/115 و بیشترین ضریب نش ساتکلیف 0/920 در مرحله صحت سنجی در اولویت قرار گرفت. درمجموع نتایج نشان داد استفاده از مدلهای هوشمند مبتنی بر رویکرد رگرسیون بردار پشتیبان می تواند رویکردی موثر در مدیریت کیفی آبهای زیرزمینی باشد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| آب زیرزمینی؛ خرم اباد؛ رگرسیون بردار پشتیبان؛ فراابتکاری | ||
| مراجع | ||
|
Chandel, N., Gupta, S., Ravi, A. (2024).Ground Water Quality Analysis using Machine Learning Techniques: a Critical Appraisal. Journal of Mining and Environment (JME), 15(2), 419-426.https://doi.org/10.22044/jme.2023.13452.2484 Chawla, V.K., Chanda, A.K., Angra, S. (2019). The scheduling of automatic guided vehicles for the workload balancing and travel time minimi-zation in the flexible manufacturing system by the nature-inspired algorithm. Journal of Project Management, 4(1):19-30.10.5267/j.jpm.2018.8.001 Dehghani, R., Babaali, H.(2023). Evaluation of Statistical Models and Modern Hybrid Artificial Intelligence in Simulation of Runoff Precipitation Process. Sustain. Water Resour. Manag, 8, 154-172. https://doi.org/10.1007/s40899-022-00743-9. Dehghani, R., Torabi Poudeh, H., Younesi, H., Shahinejad, B.(2020). Daily Streamflow Prediction Using Support Vector Machine-Artificial Flora (SVM-AF) Hybrid Model. Acta Geophysica, 68(6), 51-66. https://doi.org/10.1007/s11600-020-00472-7 Dehghani, R., Torabi, H.(2021). Dissolved oxygen concentration predictions for running waters using hybrid machine learning techniques. Modeling Earth Systems and Environment, 6(2), 64-78. https://doi.org/10.1007/s40808-021-01253-x. Dwivedi, S. L., & Pathak, V. (2007). A preliminary assignment of water quality index to Mandakini River, Chitrakoot. Indian Journal of Environmental Protection, 27(11), 103-122.10.4236/jwarp.2011.36050. Emami, S., Emami, H., Choopan, Y., Jahandideh, O.(2021). Modeling groundwater quality using three novel hybrid support vector regression models. Advances in Environmental Technology .2 (4),99-110.10.22104/aet.2021.4286.1212 Gupta, S. K., Singh, P. K., Tyagi, J., Sharma, G., & Jethoo, A. S. (2020). Rainstorm‐generated sediment yield model based on soil moisture proxies (SMP). Hydrological Processes, 34(16), 3448-3463. https://doi.org/10.1002/hyp.13789. Gupta, S. K., Tyagi, J., Sharma, G., Jethoo, A. S., & Singh, P. K. (2019). An event-based sediment yield and runoff modeling using soil moisture balance/budgeting (SMB) method. Water Resources Management, 33, 3721-3741.https://doi.org/10.1007/s11269-019-02329-1. Khan, M. F., Aadil, F., Maqsood, M., Khan, S., & Bukhari, B. H. (2018). An efficient optimization technique for node clustering in VANETs using gray wolf optimization. KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS), 12(9), 4228-4247. Kisi, O., Karahan, M., Sen, Z. (2006). River-suspended sediment modeling using the fuzzy logic approach. Hydrol Process, 20(2),4351-4362.10.1002/hyp.6166. Mohammed, M.A.A., Khleel, N.A.A., Szabó, N.P., Szűcs , P. (2023). Modeling of groundwater quality index by using artificial intelligence algorithms in northern Khartoum State, Sudan. Model. Earth Syst. Environ. 9, 2501–2516.https://doi.org/10.1007/s40808-022-01638-6. Nagy, H. M., Watanabe, K. A. N. D., & Hirano, M. (2002). Prediction of sediment load concentration in rivers using artificial neural network model. Journal of Hydraulic Engineering, 128(6), 588-595. Nourani, V., Ghaffari, A., Behfar, N., Foroumandi, E., Zeinali, A., Qing, C., Sankaran, A.(2024).Spatiotemporal assessment of groundwater quality and quantity using geostatistical and ensemble artificial intelligence tools. Journal of Environmental Management.355(4),120-145.10.1016/j.jenvman.2024.120495 . Nourani, V., Tajbakhsh, A.D., Molajou, A. (2018). Data mining based on wavelet and decision tree for rainfall-runoff simulation. Hydrol. Res, 50, 75–84. https://doi.org/ 10.2166/nh.2018.049. Ostu, N. A. (1979). Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms [J]. IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics,9 (1), 62-66.10.1109/TSMC.1979.4310076. Raj, C., & Singh, V. (2021). Spatial and temporal variation of fluvial islands and sandbars in River Ganga from Bhagalpur to Farakka during 1955– 2019. Sustainable Water Resources Management, 7(3), 22-38.https://doi.org/10.1007/s40899-021-00522-y. Shin, S., Kyung, D., Lee, S., Taik & Kim, J., and Hyun, J. (2005). An application of support vector machines in bankruptcy prediction model. Expert Systems with Applications, 28(4), 127-135.https://doi.org/10.1016/j.eswa.2004.08.009. Vapnik, V., Chervonenkis, A.(1991). The necessary and sufficient conditions for consistency in the empirical risk minimization method. Pattern Recognition and Image Analysis,1(3), 283-305.10.12691/jgg-2-3-9. Vapnik, V.N. (1995).The nature of statistical learning theory. Springer, New York, 3(1), 250-320.https://doi.org/10.1007/978-1-4757-3264-1. Vapnik, V.N.(1998). Statistical learning theory. Wiley, New York, 4(1), 250-320. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-3264-1. Wang, D., Safavi, A.A., and Romagnoli, J.A.(2000). Wavelet-based adaptive robust M-estimator for non-linear system identification. AIChE Journal,46(4), 1607-1615. https://doi.org/10.1002/aic.690460812. Yan, X., Zhu, Y., Wu, J., Chen, H.(2012). An improved firefly algorithm with adaptive strategies. Adv Sci Lett, 16(1), 249–254.https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113340. Yang, X.S.(2008). Firefly algorithm, nature-inspired meta-heuristic algorithms. Wiley Online Libr, 20, 79–90.https://doi.org/10.1007/978-3-642-29694-9_16. Zeidalinejad, N., Dehghani, R.(2023). Use of meta-heuristic approach in the estimation of aquifer's response to climate change under shared socioeconomic pathways. Groundwater for Sustainable Development, 20(4), 112-132.https://doi.org/10.1016/j.gsd.2022.100882. Zhu, Y. M., Lu, X. X., & Zhou, Y. (2007). Suspended sediment flux modeling with artificial neural network: An example of the Longchuanjiang River in the Upper Yangtze Catchment, China. Geomorphology, 84(1-2), 111-125. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 3,487 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 410 |
||